从 Cassandra 表加载数据时,spark 分区表示具有相同分区键的所有行。但是,当我使用相同的分区键在 spark 中创建数据并使用 .repartitionByCassandraReplica(..) 方法对新的 RDD 重新分区时,它最终会出现在不同的 spark 分区中吗?如何使用 Spark-Cassandra 连接器定义的分区方案在 Spark 中实现一致的分区?
下载我测试的 CQL 和 Spark 作业代码的链接
- .CQL 与键空间和表模式。
- Spark 作业和其他类。
版本和其他信息
- 火花:1.3
- 卡桑德拉:2.1
- 连接器:1.3.1
- Spark 节点 (5) 和 Cass* 集群节点 (4) 在不同的数据中心运行
代码提取。使用上面的链接下载代码以获取更多详细信息
第 1 步:将数据加载到 8 个 spark 分区中
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
CassandraTableScanJavaRDD<TestTable> tableRdd = javaFunctions(conf)
.cassandraTable("testkeyspace", "testtable", mapRowTo(TestTable.class, map));
第 2 步:将数据重新分区为 8 个分区
.repartitionByCassandraReplica(
"testkeyspace",
"testtable",
partitionNumPerHost,
someColumns("id"),
mapToRow(TestTable.class, map));
第 3 步:打印两个 rdds 的分区 id 和值
rdd.mapPartitionsWithIndex(...{
@Override
public Iterator<String> call(..) throws Exception {
List<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("PartitionId-" + integer);
while (itr.hasNext()) {
TestTable value = itr.next();
list.add(Integer.toString(value.getId()));
}
return list.iterator();
}
}, true).collect();
第 4 步:在分区 1 上打印的结果快照。两个 Rdd 不同,但期望相同
加载 Rdd 值
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Table load - PartitionId -1
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15
22
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Repartitioned values - PartitionId -1
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33
16